商品用户评分数据集ProductUserRatingDataset-lirunting
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 商品推荐, 评分数据, 客户关系管理, 数据挖掘, 推荐系统, 市场分析, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含用户对商品的评分数据，记录了用户对不同商品的评价及相关时间戳信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户评分的时间，可以用于分析用户行为随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以用于分析不同用户群体的偏好。
数据维度：
cusid：用户ID
SHANGP：商品ID
rating：用户对商品的评分（可能为1-5星级或其他评分标准）
timestamp：评分发生的时间戳
数据格式：CSV格式，文件名为ratings.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于用户对商品的评分记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、商品推荐、以及市场趋势分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于推荐系统、用户行为分析、个性化推荐等领域的研究，例如研究用户评分模式、商品受欢迎程度随时间的变化等。
行业应用：为电商平台、内容推荐平台等提供数据支持，可用于构建个性化推荐系统，提升用户体验和销售额。
决策支持：支持企业进行市场分析，了解用户偏好，优化产品策略，提高客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为和构建推荐模型。
此数据集特别适合用于探索用户对商品的评价规律，构建推荐模型，提升用户购物体验，并进行市场趋势分析。
